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标签 > 计算机视觉
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人脸识别技术是一种基于人脸特征信息进行身份识别的生物识别技术。随着计算机视觉、深度学习等技术的发展,人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用,如安防监控、身...
赛灵思凭借reVISION扩展至视觉导向机器学习应用,实现机器学习应用
reVISION 支持以最快速度打造响应最快的视觉系统,如图 2 所示,相比最具竞争力的计算嵌入式 GPU 和典型 SoC 而言,将机器学习推断的单位功...
然而随着模型的不断扩大,其训练过程也变得更加困难,比如会出现训练不收敛等问题。这就需要大量的手动调参工作来解决,而这不仅会造成资源浪费,还会产生不可预估...
行为识别在一些数据集上的识别率已经很高,在日常生活中也有一些应用。但是行为识别仍然存在许多挑战。
CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器)是两种不同的处理器类型,主要的区别在于它们的设计目标和应用场景。
基于图像的3D目标检测是自动驾驶领域的一个基本问题,也是一个具有挑战性的问题,近年来受到了业界和学术界越来越多的关注。
1月18日报道,自主感知系统开发商Pensa Systems公司宣布,开发出一种基于无人机的零售库存系统,利用计算机视觉算法来随时为所有商店的零售商“清...
计算机视觉(Computer Vision,简称CV)是一门跨学科的研究领域,它利用计算机和数学算法来模拟人类视觉系统对图像和视频进行识别、理解、分析和...
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域中的重要任务,用于在图像或视频中定位和识别出多个感兴趣的对象。EDA(Enhancement...
在本篇文章中,我将对机器学习做个概要的介绍。本文的目的是能让即便完全不了解机器学习的人也能了解机器学习,并且上手相关的实践。这篇文档也算是EasyPR开...
由于深度学习在计算机视觉领域得到了非常好的效果,我们做机器人的自然也会尝试把 DL 用到机器人的物体识别中。
现代计算机视觉和自然语言模型在能力越来越强大的同时,模型尺寸也随之显著增大。由于当前进行一次单模态模型的预训练既耗费资源又昂贵,因此端到端视觉语言预训练...
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